医学图像处理中水平集分割方法中的Geodesic active contour模型代码

资 源 简 介

医学图像处理中水平集分割方法中的Geodesic active contour模型代码

详 情 说 明

Geodesic active contour模型是医学图像处理中一种经典的水平集分割方法。该模型通过将图像边缘检测问题转化为能量最小化问题来实现精确的边界分割。

核心原理基于曲线演化理论，通过定义速度函数控制轮廓线的运动。与传统snake模型不同，它采用水平集方法隐式表示曲线，因此能自然地处理拓扑结构变化。速度函数包含三部分关键因素：曲率相关项保持轮廓光滑，图像梯度项引导轮廓向边缘移动，膨胀/收缩项控制演化方向。

在实现时，模型会将二维图像平面中的曲线嵌入到三维曲面函数中，通过求解偏微分方程来更新水平集函数。为保证数值稳定性，通常需要采用重新初始化技术。该模型对弱边缘和噪声具有较好的鲁棒性，特别适用于CT、MRI等医学影像中器官组织的分割。

相比传统方法，其优势在于能自动处理轮廓分裂与合并，且不依赖初始轮廓的位置。在实际医疗应用中常需要配合预处理（如各向异性扩散去噪）和后处理（如形态学操作）来提升分割精度。